Algoritmo Evolutivo Eficiente Aplicado a la Planeación de la Expansión de Sistemas de Distribución

• Carlos García ^[2] ; Edwin García ^[1] ; Fernando Villada ^[1]
  1. [1] Universidad de Antioquia

     Universidad de Antioquia

     Colombia

     
  2. [2] Empresas Públicas de Medellín, Colombia
• Localización: Información tecnológica, ISSN-e 0718-0764, ISSN 0716-8756, Vol. 23, Nº. 4, 2012, págs. 3-10
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Efficient Evolutionary Algorithm Applied to Planning of Distribution System Expansion
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• Resumen
  • español

    En este trabajo se aborda el problema de la optimización de la planeación de la expansión de un sistema de distribución real de la ciudad de Medellín (Colombia). El sistema de distribución en cuestión cuenta con 155 nodos y 154 tramos a un nivel de voltaje de 13200 volts. Para este fin se aplican algoritmos evolutivos eficientes, con el objeto de observar las mejoras y el desempeño que estos presentan frente a los algoritmos evolutivos convencionales. Además se plantea un modelo de planeación de la distribución mono-etapa y mono-objetivo, que tiene como función objetivo la optimización de los costos de construcción y las pérdidas técnicas del sistema. Finalmente se analiza el impacto que tienen los operadores eficientes diseñados especialmente para optimización, así como el análisis de los costos obtenidos.

  • English

    The optimization of the expansion planning of the real distribution system in the city of Medellin in Colombia, is analyzed in this work. The distribution system has 155 nodes and 154 branches at a voltage level of 13200 volts. Efficient evolutionary algorithms are applied, with the purpose of observing their improvements and performance when compared with conventional evolutionary algorithms. Besides, a mono-stage and mono-objective distribution planning model, which objective function is the optimization of construction costs and technical losses of the system is also studied. Finally, the impact of specially designed efficient operators for optimization is discussed and the estimated costs are analyzed.